ETH forscht an vorausschauender Wartung von Netzkomponenten
Infrastrukturen wie Stromnetz müssen vorausschauend gewartet werden. Ein Forschungsteam der ETH setzt dazu auch KI ein.
@Swissgrid
Ein Team aus Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) Zürich hat in Zusammenarbeit mit der nationalen Netzgesellschaft Swissgrid Möglichkeiten einer vorausschauenden Instandhaltung des Stromnetzes untersucht.
Wie lässt sich der Unterhalt des Stromnetzes verbessern? Seit einigen Jahren nutzt Swissgrid dazu ein 3D-Modell ihres Netzes. Die ETH-Forschenden suchten nun Wege, Problemstellen bei Freileitungen, Transformatoren und Isolatoren frühzeitig und automatisiert zu erkennen.
Dazu wurden etwa die Aufnahmen von Drohnen mittels Objekterkennungssoftware ausgewertet. Zum Einsatz kommt dabei maschinelles Lernen: Die Software lernt mittels der entsprechenden Bilder, wie ein defekter Isolator aussieht.
Mittels kontinuierlicher Strommessungen an den beiden Enden einer 26 Kilometer langen Tessiner Freileitungen gelang es, sehr zuverlässig fast alle schadhaften Stellen zu erkennen. Allerdings nur in der Theorie: Die Messungen erfolgten an einer funktionstüchtigen Leitung. Die Fehlersuche bei Transformatoren konnte mit einer geschätzten Genauigkeit von 70 bis 90 Prozent abgeschlossen werden. Die Details finden sich im Artikel von ee-news.
Swissgrid erhielt nach Abschluss der Arbeiten drei Tools zur Unterstützung der vorausschauenden Wartung. Weitere Forschung ist laut dem Schlussbericht nötig.
